水文频率线型选择与综合过程中贝叶斯因子求解新方法

为克服水文频率线型选择和综合过程中,贝叶斯因子求解时参数先验分布确定和线型边缘分布数值积分这两个难点问题,联合应用了贝叶斯采样方法和最大熵原理(POME)求解参数后验分布表达式,然后应用参数采样结果中逐个样本近似求和方法代替线型边缘分布积分过程,进而建立了贝叶斯因子求解新方法。实例分析和Monte-Carlo统计试验验证了该方法的准确性和有效性。分析结果显示:序列长度和参数取值大小等因素对贝叶斯因子和水文线型后验概率求解结果影响较大;由于BIC准则的实质是通过寻求一组最优参数值进行贝叶斯因子求解,因此在受到不利因素影响时参数估计结果往往存在较大误差,使得BIC准则的分析结果也存在较大偏差。贝叶斯因子求解新方法能够克服上述不利因素的影响,可以合理地分析和描述参数不确定性,使得分析计算结果明显改善,因此所提新方法具有更好的实用性和可靠性。     

基于MCMC法的水质模型参数不确定性研究

参数识别是数学模型应用的前提.鉴于常用贝叶斯离散化方法在搜索复杂模型参数后验分布时的计算限制的原因,本文引入了MCMC采样法.为考察MCMC法对参数后验分布的搜索性能和效率,进行了2个案例研究.结果表明,MCMC法对参数后验分布的搜索,无论是搜索性能还是搜索效率,均表现出了独特的优越性.同时,Gelman收敛判别准则计算表明,MCMC采样序列均能稳定收敛到参数的后验分布上.可见,MCMC法适用于复杂环境模型的参数识别和不确定分析研究.     

基于Fuzzy-DBN的氨泄漏爆炸事故风险分析

传统的事件树、故障树和静态贝叶斯网络在事故风险分析中存在一定的局限性,动态贝叶斯网络对于描述多态性、相关性、时序性、交互行为的复杂系统在节点的安全风险以及预测未来一段时间内事故发生概率方面较为突出。提出将动态贝叶斯网络模型与模糊数学方法相结合的思路,分析氨制冷系统预防氨泄漏爆炸事故风险的方法。先根据氨泄漏爆炸事故故障树,利用GENIE软件建立了氨泄漏爆炸事故风险评估的模糊动态贝叶斯网络(Fuzzy-DBN)模型;然后利用模糊数学方法确定动态贝叶斯网络模型中的条件概率参数,利用动态贝叶斯网络算法推理计算各根节点发生的后验概率,并进行前向推理,预测事故发生概率;最后将该风险评估模型应用于某氨泄漏爆炸事故风险分析,通过案例分析验证了该模型的可行性。得出导致氨泄漏爆炸事故发生的关键火源因素及泄漏因素,并基于动态贝叶斯网络,根据氨制冷系统发生氨泄漏报警情况,对氨泄漏爆炸事故发生概率进行预测。     

污水处理厂恶臭烦恼模拟评价及验证

对某污水处理厂有组织及无组织源进行采样调查,基于CALPUFF模型建立恶臭评价因子,对恶臭扰民进行判定,并通过厂界样品检测、现场嗅探监测、居民问卷调查3种方式对模型模拟结果进行验证.结果表明,该污水处理厂在各个方向上的恶臭防护距离为200~1450m,周边8个居民区可引起恶臭烦恼;模型模拟得到的臭气浓度及居民烦恼与验证结果一致性较好.     

稳定同位素模型解析大气氨来源的参数敏感性

氨(NH_3)是大气霾污染和过量氮沉降的关键前体物,准确厘清其来源是制定NH_3减排策略的科学基础.稳定同位素模型(SIAR)在NH_3溯源研究中展现出巨大潜力,其解析结果的可靠性与NH_3排放源的氮同位素指纹谱(δ~(15)N-NH_3)密切相关.本研究基于2013年1月北京霾污染期间的同位素观测资料,使用SIAR评估了3个重要源谱参数(源的数量、源的δ~(15)N-NH_3特征值及其标准差)对NH_3源解析的影响.结果表明,农业源的贡献率对源谱δ~(15)N-NH_3特征值的变化最敏感,其次为化石燃烧源,氨逃逸源的敏感性最低.农业源δ~(15)N-NH_3标准差的改变仅造成农业源贡献率变化约4%,但其特征值的改变却造成农业源贡献率20%的变化.相比之下,将农业源拆分为化肥挥发和畜牧养殖源后,解析结果并未显著增加农业源的总贡献,即"非农业源"仍然是2013年初北京霾污染期间NH_3的重要来源.考虑到农业源的贡献率对SIAR模型参数改变的响应最为敏感,且不同类型的农业源δ~(15)N-NH_3差异较大,未来需要针对农业源δ~(15)N-NH_3的时空变化规律及影响因素开展深入研究,以此来降低同位素源解析模型的不确定性.     

基于三角模糊数的贝叶斯水质评价模型

将贝叶斯理论和模糊集理论引入水质评价领域,分别描述了水质评价过程中模型结构和参数的不确定性,建立了基于三角模糊数的贝叶斯模糊综合水质评价模型.对Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ类水分别赋值,并根据监测点水质对各类别的后验概率计算水质的综合得分进而确定水质类别.同时,选取了TP、NH4+-N、COD、DO、As及粪大肠菌群为水质评价因子,将建立的模型应用于2010年洞庭湖水质评价中.结果表明,小河嘴、横岭湖、万子湖、目平湖、洞庭湖出口水质达到Ⅱ类水标准;南嘴、岳阳楼水质为Ⅲ类水;东洞庭湖和扁山水质介于Ⅱ类水和Ⅲ类水之间,对各等级的隶属度分别为0.4983/Ⅲ+0.5017/Ⅱ、0.7962/Ⅲ+0.2038/Ⅱ.各监测点位中,仅南嘴水质未达到相应的水质标准.较均值模型、三角模糊数模型和传统贝叶斯模型而言,基于三角模糊数的贝叶斯水质评价模型对不确定性的表达更为全面、更符合实际.     

基于区间型贝叶斯的湖泊水质评价模型

在贝叶斯水质评价模型中引入区间数表示污染物浓度,采用区间排序法对水质评价结果进行比较,建立了区间型贝叶斯湖泊水质评价模型。同时将该模型应用于某湖泊的5个采样点进行水质监测及评价,结果显示,5个采样点水质逐渐变差,均为劣V类。基于区间型贝叶斯的湖泊水质评价模型更加直观地表示了同类水质采样点的水质差别,避免了传统方法中主观因素的影响,为属于同类别水质的采样点排序提供了评价依据。     

基于BN的模糊系统事故风险管理辅助分析

为提高模糊系统事故定量风险管理水平,将三角模糊数与贝叶斯网络相结合,提出基于BN的模糊系统事故风险管理辅助分析方法.首先通过致险机理分析确定风险事件各致险因子,在此基础上构建贝叶斯网络(BN),致险因子的先验概率用三角模糊数进行处理;然后利用BN的推理技术对风险事件进行概率预测、致因诊断和致险因子重要度分析;最后以某化工企业储油罐体火灾爆炸事故为例,应用该方法进行实证研究.结果表明:该方法能定量预测风险事件发生概率以界定风险等级,致因诊断能快速查明最可能的致因因素及其组合,重要度分析能找出系统薄弱环节以明确风险管理控制要点,从而为模糊系统事故风险管理提供辅助决策支持.     

基于贝叶斯模型的地下水风险源污染概率估计方法研究

我国地下水环境风险源点多面广,但风险源周边地下水监测水平较低,尤其是在单个监测点指标异常时,监测数据异常值的来源及风险源造成污染概率的判定方面存在较大不足.为了解决此类问题,提出了基于贝叶斯模型的地下水风险源污染概率估计方法,并以石家庄市某工业集聚区下游一个农灌井中Cr6+含量和CHCl₃含量异常事件为研究案例,计算了指标异常来源于工业集聚区内8个风险源的污染概率.结果表明:①通过结合风险源的建成时间、废水排放量等软数据及对流弥散方程,优化先验概率、似然度以及后验概率求解方法,提出了基于贝叶斯模型的地下水风险源污染概率估计方法.②该工业集聚区下游农灌井中Cr6+含量和CHCl₃含量异常事件的案例应用结果显示,Cr6+含量异常来源于S6风险源的后验概率为76.2%,即Cr6+含量异常最有可能由某无机盐制造业污染源造成;CHCl₃含量异常来源于S1和S3风险源的后验概率分别为32.7%和23.6%,监测点CHCl₃含量异常最有可能由一个或两个化学农药制造业污染源造成.研究显示,建立的地下水风险源污染概率估计方法初步解决了监测数据不足时指标异常的来源识别问题,可用于未开展详细调查前地下水污染来源的快速锁定,也可使后期的地下水污染调查更具有针对性,对地下水污染风险防控具有重要科学意义.      

基于模糊贝叶斯网络的超高层建筑火灾风险评估北大核心CSCD

为精确评估超高层建筑消防安全性，首先依据国家标准规范和相关研究梳理出5类能力、22项评估指标，并以此建立超高层建筑火灾风险评估指标体系；然后，结合模糊理论与贝叶斯网络构建超高层建筑火灾风险评估模型，该模型兼具专家的专业性、实际案例的客观性和概率推理的准确性；最后，采用该模型对福州某超高层建筑火灾风险进行评估与调查验证，并对评估结果进行贝叶斯网络的正反向推理。结果表明：该超高层建筑消防安全性良好，消防管理能力是首要需提高的能力，其次是改善安全疏散路线、防烟与排烟设施以及避难层(间)设计，其评估结果与该建筑实际消防安全状况相符合，验证了该模型具有较好的实用性和通用性；贝叶斯网络的正反向推理结果显示，消防制度的不完善或落实不到位是该建筑火灾风险的关键因素。该研究结果也可为其他建筑火灾风险评估提供参考。     

一种基于卷积神经网络的源解析因子识别方法

为解决源解析因子识别过程中人为参与及判定过程复杂的问题,提高源解析因子识别工作的效率,提出基于卷积神经网络（CNN）的 源解析因子识别方法.通过文献调研,构造可供CNN模型训练的因子识别数据集,对因子识别模型进行训练与调试,并以北京市南部采样点的PM_2.5组分观测数据对模型进行验证.同时,利用正定矩阵分解模型（PMF）解析得到不同因子数时的源谱矩阵,输入因子识别模型并与人工分析比对.结果表明,9个因子时模型的识别效果最佳,可以实现既无重复识别又无“无法判定”的情况,与源解析因子人工识别结果吻合,证明了所提出方法的合理性与可行性.该方法不仅对源解析中因子识别问题具有一定的实用价值,同时对减排策略的制定与动态调整也具有积极意义.     

北京市燃气工业锅炉CO2排放因子及不确定性分析

降低碳排放评估的不确定性对于减排政策选择和成本效益分析十分重要,基于北京市227个天然气锅炉样本检测数据,分析影响CO₂排放因子的关键参数特征,评估北京市天然气锅炉本地化CO₂排放因子,采用蒙特卡洛模型对排放因子的不确定性进行分析,并将其与IPCC、国家清单、城市清单等同类排放因子进行了比较.结果表明:北京市天然气锅炉CO₂排放因子为2.052 kg/m3,90%概率分布范围为1.982~2.086 kg/m3;基于热值的CO₂排放因子推荐值为55.829 kg/GJ,90%概率分布范围为55.788~55.908 kg/GJ,排放因子的不确定范围为-3.59%~1.57%.北京市天然气锅炉CO₂排放因子稍低于IPCC2006国家温室气体清单指南推荐缺省值（0.5%）.天然气低位热值对排放因子的影响最大,其方差贡献率达94%,而单位热值含碳量和氧化率二者的方差贡献率仅占6%.通过北京市本地实测数据和蒙特卡洛模型模拟,给出了天然气锅炉排放因子及概率分布的范围,提高了评估精度,有助于改进北京市温室气体排放清单活动水平的数据收集工作,指导并降低天然气工业锅炉CO₂排放因子不确定性.      

石家庄市挥发性有机物和臭氧的污染特征及源解析

为研究石家庄市挥发性有机物（VOCs）的化学特征和污染来源,于2017年3月至2018年1月取3个国控点进行环境VOCs的罐采样及分析,并结合臭氧（O₃）及气象数据进行相关性分析,采用正交矩阵因子模型（PMF）开展溯源解析;为确定夏季O₃的污染周期,利用小波分析研究其时序特征.结果表明,石家庄市采样期间VOCs浓度为（137.23±64.62）μg·m^-3,以卤代烷烃（31.77%）、芳香烃（30.97%）和含氧VOCs（OVOCs,23.76%）为主.采样期间VOCs的季节变化为：冬季（187.7 μg·m^-3） > 秋季（146.8 μg·m^-3） > 春季（133.24 μg·m^-3） > 夏季（107.1 μg·m^-3）,空间特征呈自西向东逐渐增加的格局.监测期内O₃与VOCs、NO₂呈显著负相关,与温度、日照时数、风速和能见度呈正相关.在夏季O₃≤ 160 μg·m^-3时,6月应关注气温开始上升后4~5 d的气象条件变化,而7~8月需关注7~8 d后的气象变动.PMF溯源解析了6个VOCs的来源,依次为：汽油车排放源（24.78%）、柴油车排放源（24.69%）、溶剂使用源（18.64%）、化工生产排放源（11.87%）、区域背景（10.84%）及制药工业生产排放源（9.17%）;其中汽油车和柴油车排放源的O₃生成潜势（OFP）贡献（54.98%）超过一半.因此,石家庄市夏季O₃削减的关键是控制交通及工艺过程源的排放.     

基于贝叶斯优化的三维水动力-水质模型参数估值方法

随着水质目标管理要求的提升,基于复杂的三维水动力-水质模型的决策成为流域精准治理的必需.水质模型通常具有复杂的结构,包含大量的方程和参数,而参数取值的准确性会影响模型对水体系统表征的可靠性,进而影响根据模型结果进行水环境管理的效果,因此,有必要探究适用于复杂水质模型的高效参数估值方法.传统的自动参数估值方法应用于复杂的水质模型时会面临计算瓶颈,而贝叶斯优化适用于高运算成本模型的优化问题.本研究提出基于贝叶斯优化的复杂水质模型参数估值方法,主要包括:①重要影响参数识别;②重要参数敏感性排序与筛选;③采用贝叶斯优化对筛选出的参数进行估值;④方法的适用性评估.同时,将该方法应用于云南异龙湖的三维水动力-水质模型的参数估值中,发现进行参数估值后模型lg(NSE)均大于0.65,表明模型达到了满意的级别.研究表明,当贝叶斯优化算法的采集函数为EI时,仅需要141次迭代lg(NSE)即可达到0.766,该方法对复杂水质模型的参数估值具有一定的借鉴意义.     

大气污染物监测数据不确定度评估方法体系建立及其对PMF源解析的影响分析

目前,正定矩阵因子法(PMF)在大气污染物来源解析中得到了广泛应用,而监测数据不确定度评估是PMF源解析的重要内容之一.当前绝大部分研究采用的数据不确定度仅通过借鉴前人的方法简单计算而得,缺乏对计算方法的合理性和适用性进行评估.本研究通过3种常用的不确定度算法交互应用建立了一套有效评估不确定度的方法体系.通过对香港荃湾站点1998—2008年PM_(10)组分监测数据进行源解析并与平行采样数据源解析结果进行对比,对该方法体系的合理性进行了验证.结果发现,应用该方法体系可以将某些常规方法无法分离的因子进一步分解,得到的源解析结果的残差值甚至小于平行采样方法解析结果的残差值,得到的因子贡献率均处于常规方法得出的因子贡献率之间.这些均表明了该方法体系所得源解析结果的可靠性和全面性.因此,本研究建立的评估不确定度的方法体系具有较强的可行性,对确保源解析结果的准确性有重要意义.     

广东省土壤重金属溯源及污染源解析

近年来土壤重金属污染问题日益加剧,而土壤重金属溯源解析对土壤重金属污染防治具有重要的指导意义.本文采集并测试了广东省土壤表层(0~20 cm)1000个样本中的As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn 8种重金属元素的含量,选取了可能影响这些重金属元素在土壤中含量的106个因子,将其分为自然和人为两大类,基于回归模型树方法,通过R语言及Cubist模型定量计算这些影响因子对8种重金属元素在土壤中含量的贡献率,筛选不同元素的主要影响因子,进行溯源及污染源解析.结果表明:广东省土壤中As、Cd、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn来源受自然因素作用大于人为因素,土壤中Hg则相反,其主要来源于工业生产,部分来源于农业生产.土壤中Cd和Hg元素的人为源具有同源性.广东省土壤重金属人为源贡献率由大到小分别为土壤As为工业农业交通人口其他;Cd为工业农业交通其他;Cr为农业工业交通、人口其他;Cu为工业农业交通其他;Hg为工业农业交通、矿区人口建筑;Ni为工业农业交通其他;Pb为工业农业其他;Zn为工业农业人口其他.本研究结果有利于指导相关产业减少污染排放,降低土壤环境质量受到的污染风险.     

基于PCA-APCS-MLR模型的乌梁素海表层沉积物重金属时空分布及来源解析

为深度认识寒区湖泊表层沉积物重金属冰封与非冰封期时空分布差异特征、准确评估潜在生态风险程度和解析污染源,以寒区乌梁素海为研究对象,于2020~2021年对布设的20个采样点进行为期1a的样品采集工作,按照冰封和非冰封期收集120个表层沉积物样品.测定了As、Cd、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn和Hg共8种重金属含量.采用相关性分析法、主成分分析法和绝对因子得分-多元线性回归（APCS-MLR）受体模型进行重金属污染溯源.结果表明：①表层沉积物重金属含量冰封与非冰封期分布规律具有差异性,冰封期重金属分布均呈现出中北部较高,南部较低的特点;非冰封期Cd和Hg主要分布于湖区中部和南部.②湖泊表层沉积物重金属Hg为偏重度污染,Cd和As为偏中度污染水平,Ni为轻度污染.整体表现为高风险水平,非冰封期污染水平高于冰封期,主要环境风险因子分别为Hg和Cd,分别表现为极高风险和中等风险.③湖泊表层沉积物重金属来源主要为采矿和交通的综合工业源、农业源和自然源,工业源对As、Ni、Pb和Hg的贡献率分别为62.67%、75.31%、77.47%和80.11%,Cu和Zn主要来源为自然源,Cd受农业源影响较大,贡献率为81.57%,Cr的来源主要除受自然因素的影响外,人类活动和未知来源的影响也不可忽视.     

基于相关系数优化法的河流突发污染源项识别

基于相关系数优化法,结合地表水环境特征和污染物水质过程特征,推导出一维河道中单点源瞬时排放的源项反演算法,得到了污染源排放特征与河流环境特征参数的反演公式.采用假想算例进行数值试验,综合分析了流速信息、污染物衰减、监测距离、监测数据误差及中间参数?T选取等因素对反演结果的影响,确定了该方法的适用条件和最优条件的寻找方式.间隔10min进行两次监测采样,若监测误差小于5%,反演结果的相关系数达到-0.97,污染源位置和排放量反演结果的相对误差均小于4%,综合相对误差在2%以内.并且方法具有监测布点简单高效,数据需求低,编程简单等优点,值得在环境应急管理中进行实际应用.     

TAGE:一种新的大气污染物来源及输送情况的网格化分析方法

提出了一种新的大气污染物来源及输送情况的网格化分析方法.首先,不依赖于排放源清单,而是以预设的网格化排放源来运行空气质量模型,得到排放源的污染影响因子.然后,结合污染物监测数据,构建排放源总合排放强度求解方程组,并利用遗传算法进行求解.最后,基于排放源的污染影响因子和总合排放强度,计算出排放源的污染贡献占比,从而完成对大气污染物来源及输送情况的网格化分析.这一方法的提出,为缺少准确排放源清单情况下大气污染状况的分析与治理,提供了新的思路.利用此方法,对北京市、石家庄市、保定市2017年10~12月期间PM_2.5的来源及输送情况进行了验证性实验.     

基于贝叶斯网络的河流突发性水质污染事故风险评估

事故造成的水质突发性风险评估对于河流水质安全管理具有重要意义.通过贝叶斯网络直观地表示事故风险源和河流水质之间的相关性,并用时序蒙特卡罗算法将风险源状态模拟、水质模拟和贝叶斯网络推理过程结合,可以对多个风险源共同影响下的河流突发性水质污染事故的超标风险进行量化评估.案例研究表明,多风险源对同一受纳水体的水质突发性污染事故风险的耦合影响十分显著,在进行流域水安全管理时必须对多风险源进行综合管理.同时,模型的诊断推理功能可为流域关键风险源识别和管理提供决策支持.